скачать книгу бесплатно
Кризис. Истоки возникновения и проблемы прогнозирования
Александр Викторович Безугляк
Автор рассказывает о причинах нынешнего кризиса и механизмах его развития. Его подход позволяет увидеть закономерности экономических и финансовых систем, что в итоге даёт лучшее понимание финансовых рынков. Не ограничиваясь констатацией и анализом фактов, в книге приведена методика прогнозирования кризисов, которая позволит заранее подготовиться к финансовым потрясениям и преодолеть финансовые испытания. Это то, что вам действительно нужно знать, чтобы уверенно ориентироваться в условиях нынешней турбулентности на глобальных рынках. Сложные вещи простым языком для самого широкого круга читателей. Скачивайте книгу «Кризис. Истоки возникновения и проблемы прогнозирования».
* * *
Для понимания окружающих процессов как на местных, так и на глобальных рынках необходимо иметь целостную картину происходящих событий, так как всё взаимосвязано и изолированных финансовых процессов не существует. Важно понимать в какой стадии находится мировой рынок и уже исходя из этого строить собственные планы или планы своей компании. Это хорошо демонстрирует поговорка – думай глобально, действуй локально.
Явления макроэкономики затрагивают нас всех. Зарплата и цены, квартирная плата, налоги, безработица, инфляция – всё это составляющие нашей ежедневной жизни, хотим мы того или нет. Ситуация на глобальных рынках и макроэкономика оказывает прямое воздействие на наше собственное финансовое положение. Для того, чтобы понять и суметь изменить условия собственной жизни, добиться её улучшений необходимо понимать экономические взаимосвязи. Если этого не будете делать вы, значит это будет делать кто-то другой, интересы которого навряд ли будут совпадают с вашими.
Большинство компаний учитывают процессы на глобальных рынках лишь формально, рисуя абстрактные графики на презентациях, а в практической своей деятельности строят свои прогнозы исходя только из прошлого опыта деятельности своей компании. То есть локально и без учёта окружающей действительности. Такое игнорирование глобальных процессов зачастую имеет фатальные последствия и компании терпят крах при первых же потрясениях.
В данной книге будут раскрыты причины нынешнего кризиса и описаны механизмы его развития. Вы сможете проследить закономерности экономических и финансовых систем, что в итоге даст лучшее понимание финансовых рынков. Книга не ограничивается констатацией и анализом фактов. В ней также рассмотрена методика прогнозирования и сопутствующие этому проблемы. Любая коммерческая компания, независимо от сферы деятельности, неизбежно сталкивается с неожиданными проблемами и трудностями, вызванными кризисами. Успех или поражение в борьбе с кризисными обстоятельствами в первую очередь зависят от способности заранее спрогнозировать эти события для того, чтобы предпринять защитные меры и выйти победителем из подобных испытаний.
Основным фактором внезапного попадания в кризисные ситуации является неумение ориентироваться в процессах на глобальных финансовых рынках и отсутствие способности спрогнозировать грядущие потрясения. И, как следствие, люди и компании не успевают подготовится к этому и предпринять защитные меры.
Внезапное и неожиданное для людей попадание в кризисную ситуацию опасно тем, что существенно снижается качество принимаемых решений. Принятие решений в кризисной ситуации принципиально отличается от принятия решения в спокойной обстановке. Кризис совпадает с так называемым кризисом решения. Он застаёт вас врасплох и приводит в замешательство – вам нужно принимать решения, которые могут как разрешить кризисную ситуацию, так и усугубить её. Вы попадаете на распутье – вам предстоит принять важное решение, но вы не знаете, что выбрать. Для выбора рационального решения у вас нет времени и необходимых данных, а решение требуется зачастую уже здесь и сейчас. Наступает кризис решения и в этом состоянии остаётся только надеяться на свою интуицию. Вы понимаете, что успех или неудача зависит от принятого решения, и стремитесь сделать правильный выбор.
Кто мы и что собой представляем, где находимся и насколько успешны – всё это в большей степени определяется нашим выбором. И если в обычной размеренной жизни мы можем позволить себе неспешные решения, то в момент острых кризисных ситуаций у нас нет времени на обдумывание и корректировку принятых решений, результат которых может оказаться фатальным для компании или для нас. Принятие решений – это основополагающий навык и особо важные решения приходится принимать чаще всего, когда мы уже находимся в затруднительном положении, когда у нас неприятности и нужно срочно найти выход.
Гибкий ум и возможность принимать верные решения в критических ситуациях это конечно же важно, но первостепенным является сама возможность спрогнозировать критическую ситуацию и предпринять защитные меры заранее.
В результате естественного отбора наш мозг был «сформирован» таким образом, чтобы его обладатель смог выжить в жёстком и бесконечно меняющемся мире. Поэтому лучший способ преуспеть в этом мире – научиться прогнозировать, что произойдёт в будущем и когда именно. Мы не можем исключить риски из нашей жизни, но мы можем научиться их прогнозировать и управлять ими.
Практически из любой проблемы можно найти не только выход, но и извлечь выгоду из возможностей, которые открывает сама проблема. Это важный навык – уметь увидеть в проблеме возможность. А потому более важным является умение не только уметь работать в кризисных ситуациях, но и само умение спрогнозировать эту кризисную ситуацию. Поэтому прогнозирование является первостепенным навыком.
Важно понимать, что прогнозирование и принятие решений в кризисных ситуациях требуют такого же обучения и подготовки, как и другие науки, как медицина или инженерное дело. Без этих знаний и умений вы всегда будете вынуждены идти по чужому сценарию, того, кто этими знаниями обладает и умеет их применять на практике.
Для понимания всех последующих событий на глобальных финансовых рынках приведу одно знаковое событие. В 2014 году произошёл обвал многих местных валют развивающихся рынков EM (от английского emerging markets). В Украине гривна выросла более чем троекратно с 8 до 26 гривен за доллар. Наличных долларов в обменниках не было и на чёрном рынке курс подскакивал до 30-32 гривен за 1 доллар.
Падение валют EM в 2014 году является ключевым для понимания всех последующих событий, которые в конечном итоге привели к нынешнему турбулентному состоянию глобальных и местных рынков. Что же тогда послужило причиной падения валют ЕМ?
Как я уже писал, вся нынешняя мировая финансовая система взаимосвязана и процессы, происходящие в определённой её части тут же находят отклик и последствия во всей мировой системе. А флагманом является долговой рынок США, именно он является на данный момент главным системообразующим всей нынешней мировой финансовой системы. На доллар приходится более половины мирового долга, более половины международных кредитов, более сорока процентов валютного оборота и более половины валютных резервов. Поэтому все процессы, происходящие на финансовом рынке США, влияют на все мировые финансы рынки, на экономику каждой страны, каждой компании и каждого человека.
Первое на что я хочу обратить внимание это на так называемую программу от ФРС под названием «количественное смягчение», в переводе с английского Quantitative easing, сокращённо QE. Что это за программа и зачем её запустили?
QE это финансовый инструмент, который «придумали» в период кризиса в 2008 году (на самом деле его впервые использовали японцы в начале нулевых, но об этом позже).
Я не буду подробно останавливаться на событиях кризиса 2008 года, опишу лишь вкратце ключевые события того года и их последствия, для понимания всех последующих процессов и запуска программы количественного смягчения QE.
Ипотечные заёмщики в нулевых годах ХХI века считали, что стоимость недвижимости продолжит свой рост в будущем и поэтому адекватно не оценивали свою платёжеспособность. И просто брали ипотеку с растущими ставками, не понимая, что их ежемесячные платежи через несколько лет сильно вырастут. С другой стороны те, кто выдавал ипотечные кредиты не особо хотели проверять заёмщиков. Мотив их был в том, что ипотечный кредит всегда можно перепродать банку. Аналогично банки закрывали глаза на то, что им продавали так как они могли это перепродать инвестиционным фондам. Управляющие инвестиционных фондов покупали то, что им предлагали инвестиционные банки, потому что пока доходность была высокая они получали бонусы каждый год. Не малую роль в этом сыграли рейтинговые агентства – об их роли напишу позже.
Переломное событие произошло в ночь на понедельник 15 сентября 2008 года – американский инвестиционный банк Lehman Brothers обратился в суд с заявлением о банкротстве и просьбой о защите от кредиторов – долги составляли 613 миллиардов долларов. Это послужило отправной точкой к мировому кризису 2008 года. Последовала цепочка банкротств.
Западные банковские системы пережили шок 2008 года и «сломались». Они больше не могли спокойно переправлять средства от владельцев сбережений к заёмщикам. Возник серьёзный дефицит денег. Домохозяйства и компании, понимая это, естественно, отреагировали тем, что стали придерживать имеющиеся деньги.
Количественное смягчение QE должно было преодолеть этот долларовый дефицит за счёт вливания денег непосредственно в экономику в целом, без посредничества банковской системы. Целью было убедить сообщество в том, что деньги теперь снова легкодоступны, а поэтому их больше не будут накапливать и расходы неизбежно будут расти.
Как эта программа осуществлялась на практике. Центральный банк создавал новые деньги не посредством печатного станка, а вводя определённую финансовую информацию в компьютерную банковскую систему. Затем эти деньги использовались для покупки облигаций (долговых обязательств), которые уже были у инвесторов. Увеличение скупки активов центральным банком приводило к росту спроса на эти активы, и как следствие цена на них повышалась. А поскольку цена, по сути, находится в обратном отношении к доходности, то более высокая цена влечёт снижение доходности. И если доходы по ценным бумагам, обеспеченные активами, и государственными облигациями падают, то владельцы капиталов начинают искать более высокие прибыли где-то ещё. Спрос на более рискованные активы – акции, недвижимость – в таком случае растёт. Компании, акции которых котируются на фондовых биржах, получили возможность собрать средства с меньшими затратами (за счёт фондового рынка), а домохозяйства – смогли более легко получать займы под выросшую теперь стоимость их имущества. И тогда вся экономика в целом должна была получить возможность подняться и вернуться к разумному уровню экономического роста.
Таким образом для того, чтобы преодолеть финансовый кризис 2008 года, ФРС приняло решение «напечатать» 3,5 триллиона долларов. И этот процесс печатания продлился с 2009 по 2014 год, в результате чего баланс ФРС вырос с 0,9 до 4,5 триллионов долларов. На практике это означало, что ФРС выкупила с рынка на 3,6 триллиона долларов качественных и надёжных на тот момент облигаций.
За этот же период американские корпорации выпустили примерно такое же количество своих облигаций. Ведь стоимость привлечения упала и воспользовавшись этой возможностью стали активно занимать средства под эту деятельность. Таким образом с рынка ушло 3,6 триллиона безрисковых и низкорисковых облигаций, а их заместили менее качественные.
Аналогичная программа количественного смягчения была запущена и на других континентах, итогом которой стало то, что с 2009 года ФРС, ЕЦБ и Банк Японии совокупно "напечатали" около 15 триллионов долларов в рамках программы количественного смягчения. Денег стало избыточно в системе, и они искали себе применение везде, где только можно было получить доходность. Пока ФРС «печатала» доллары, страны ЕМ (развивающиеся страны) испытывали приток капитала и их валюты либо укреплялись, либо были стабильны к доллару.
В 2014 году закончилась третий раунд программы количественного смягчения QE и доллар стремительно вырос ко всем валютам развивающихся рынков. Именно этим и был обусловлен обвал местных валют ЕМ в 2014 году.
* * *
Прогнозы оказывают самое большое влияние на бизнес. В большинстве компаний существуют планы, бюджеты, отчёты и прогнозы. Но внезапно случается какой-либо кризис и в компании вся эта выстроенная структура мгновенно начинает сыпаться, оставляя руководителей и сотрудников компании фактически безоружными наедине с образовавшимися проблемами. Почему же так происходит и почему весь штат людей компании оказывается не способен предсказать и предпринять защитные меры на ранней стадии образования проблемы? И такое критическое положение вещей вы можете наблюдать повсеместно. Пока всё более-менее стабильно – компании тоже более-менее на плаву, но малейшая волна и компании оказываются опрокинутыми.
Очевидным становится приоритет прогнозирования критических ситуаций, с тем чтобы иметь возможность защититься и противодействовать им. Если знать, что нас ждёт впереди, то можно заранее подготовится к возможным неприятностям.
Прогнозирование имеет две функции. Первая – это деятельность, направленная на выдвижение некоторого суждения о неизвестных будущих событий. Это справедливо для абсолютного большинства людей и компаний. Вторая функция – это непосредственно само программирование этого будущего, но для этого необходимо иметь соответствующий ресурс для возможности осуществлять спрогнозированное и прогнозирование в этом случае представляет из себя планирование с последующим корректированием обстоятельств под существующий план. Но это могут себе позволить лишь очень ограниченное количество людей и компаний. В этой книге будет рассмотрена только первая функция прогнозирования.
Для начала необходимо осознать и понимать – какие бы потрясения не случились и какие бы новые экономические учения не были выдвинуты, важно помнить базовую вещь – рынок никогда не меняется. Меняются капиталы, меняются акции, меняются биржи, но сам рынок не меняется никогда. Потому что неизменной остаётся человеческая природа.
«В кафе у Фанкони целый месяц переходила из рук в руки, то падая, то подымаясь в цене и давая людям заработать "на разнице", одна и та же затертая железнодорожная накладная на вагон лимонной кислоты в Архангельске», – так вспоминал писатель Паустовский Одессу осени 1919 года. «Архангельск был недостижим, дальше, чем Марс, и лимонная кислота давно уже стала мифом. Но это не смущало лапетутников», – дополняет Паустовский. «Их занятие походило на шумную игру маньяков. Они до хрипоты торговались, били по рукам, обижались, а иной раз из-за этого вагона лимонной кислоты или такого же мифического груза губок (франко-порт Патрас в Греции) разгорались визгливые затяжные скандалы».
Между Одессой и Архангельском тогда были не только 6,5 тысяч верст, но и крайне неспокойная революционная обстановка. Торговле тогда это не мешало. Продавали и покупали. Как видим особой разницы между биржами Одессы 1919 года и сегодняшними нет. Поменялись лишь технологии по переносу информации, а сама суть как была, так и осталась той же.
Разговор о прогнозировании будущего следует начинать с двух вопросов: будущим кого или чего это будущее является, и каким образом оно образуется.
Начнём с первого вопроса – не бывает будущего и прошлого вообще, оно бывает только чьё-то. У каждого человека есть прошлое, биография и также есть какое-то будущее. И его будущее формируется уже в настоящем времени. Оно выглядит в виде планов, ограничений и прочего. Например, у профессионального тяжелоатлета много лет посвятившего этому виду спорту уже вряд ли есть будущее в профессиональном боксе, в любом случае его карьера боксёра не будет такой же успешной как в тяжёлой атлетике.
Рассмотрим, как будущее возникает. Возьмем снова в качестве примера будущее отдельного человека. Он может вообще не думать о будущем и жить лишь настоящим и вообще не планировать что-либо. Или же планировать и, например ходить в спортзал или получать образование, чтобы впоследствии применить свои знания при устройстве на работу или применить полученную силу на спортивных соревнованиях. Таким образом он подталкивает сам себя к запланированному будущему. Но помимо частных явлений в судьбе конкретного человека, существуют процессы, которые оказывают влияние как на часть определённого социума, так и на значительную его часть.
Знать будущие процессы и явления – это то, что всегда манило человека. Когда пойдет дождь и пойдет ли он вообще, сколько будет стоить доллар, кто выиграет чемпионат мира по футболу и прочее. Если людям задать вопрос, что бы они делали если бы попали в прошлое, то можно услышать ответы – купил бы доллары перед кризисом или поставил бы денег на победу той или иной команды в тех или иных спортивных чемпионатах. Знание о том, что произойдет в будущем зачастую воспринимается как возможность заработать или избежать неприятностей – знал бы, где упаду солому постелил бы. А раз есть такой спрос, то всегда найдутся и те, кто желает на этом заработать – это всевозможные прогнозисты, аналитики, оракулы и предсказатели спортивных событий. Но количество среди них как дилетантов, так и откровенных мошенников стремится к ста процентам. Цель их очевидна и прагматична – они желают поиметь прибыль здесь и сейчас с тех, кто хотел бы с их помощью узнать о будущих событиях.
Сейчас наблюдается изобилие таких экспертов, которые, утверждают, что они смогли заранее спрогнозировать наступающий кризис. Но по факту мы, в лучшем случае, можем наблюдать лишь тех, кто просто угадал – так как если поднять их прогнозы, то можно увидеть, что они прогнозировали наступление кризиса чуть ли не каждую декаду каждого предыдущего года или вовсе прячут свою некомпетентность за размытыми формулировками. Как-то в интернете я встретил такое высказывание: «Вероятность кризиса в этом году я оцениваю близко к нулю, вероятность начала рецессии в 2020 году я оцениваю в 30%, вероятность рецессии в 2021 году – 50%». И такую размытую формулировку написал не рядовой обыватель, а директор департамента макроэкономического прогнозирования одной из постсоветских стран. И таких одиозных аналитиков множество, которые прячут своё неумение прогнозировать под обилием словоблудия, общих формулировок и научных терминов, применяемых как к месту, так и нет.
Распространенная ситуация: человек читает и натыкается на гороскоп. Он, конечно, не верит во все эти лженауки, но решает прочесть гороскоп чисто ради развлечения. Но странное дело: характеристика подходящего ему знака очень точно совпадает с его собственными представлениями о себе.
Такие вещи случаются даже со скептиками: психологи назвали это явление «эффектом Барнума» – в честь американского шоумена и ловкого манипулятора XIX века Финнеаса Барнума. Большинство людей склонны воспринимать довольно общие и расплывчатые описания, как точные описания своей личности. И, конечно, чем позитивнее описание, тем больше совпадений. Этим эффектом и пользуются астрологи, гадалки, а также нередко и финансовые аналитики.
Эта книга к перечисленной когорте псевдо-экспертов не относится и является исключением. Мне позволяет это утверждать то, что я спрогнозировал наступление нынешнего кризиса заранее. И в качестве доказательства вы можете проследить за моими прогнозами в паблике Фейсбука, который был создан и посвящён нынешнему кризису. Этот паблик я начал вести задолго до начала глобальной рецессии и в нём практически ежедневно выкладывал аналитику на ключевые события наступающего кризиса. Электронный адрес паблика: https://www.facebook.com/crisis2019 (https://www.facebook.com/crisis2019). Рекомендую каждому посетить этот паблик и ознакомиться. В последующем же читая эту книгу, каждый читатель сможет лично проследить и понять логику того, как мне удалось довольно точно спрогнозировать наступивший кризис. И, кроме того, читая эту книгу, вы сможете освоить методику и самостоятельно составлять точные прогнозы.
В своей книге "Старые времена на Миссисипи" Марк Твен написал: "За сто семьдесят шесть лет Миссисипи укоротилась на двести сорок две мили, то есть в среднем примерно на милю и одну треть в год. Отсюда всякий спокойно рассуждающий человек, если только он не слепой и не совсем идиот, сможет усмотреть, что в древнюю силурийскую эпоху, – а ей в ноябре будущего года минует ровно миллион лет, – Миссисипи имела свыше миллиона трехсот тысяч миль в длину и висела над Мексиканским заливом наподобие удочки… Все-таки, в науке есть что-то захватывающее."
Книга была написана в 1875 году, но с тех пор мышление большинства аналитиков не поменялось. Весь их прогноз зачастую заключается в простом протягивании в Excel ряда цифр, а полученные цифры и выдаются за прогноз.
Абсолютное большинство прогнозов не учитывают и даже игнорируют окружающую действительность. Не учитывают, например, стадию жизни, на которой находится продукт или компания. А ведь в жизни мало что растёт линейными темпами – будущее изменчиво и пластично. Форс мажоры и вовсе выпадают из прогнозов, а потому способны полностью выбить компанию из финансовой жизни. Но при всех видимых недостатках компании зачастую слишком увлекаются такими поверхностными статичными прогнозами.
С одной стороны, излишне оптимистичным будет считать, что есть кто-то, кто сможет предсказывать будущее со стопроцентной точностью. Но, с другой стороны, является неправильным и полное отрицание того факта, что существуют проверенные временем подходы к прогнозированию, которые могут дать статическое преимущество перед окружающими. Только эти прогнозы должны быть не «эмоциональными» или основанными на историях известных аналитиков, а «инженерными», основанными только на фактах и с учётом окружающей действительности. В этом могут помочь математические модели. Но математические модели также имеют свои недостатки и потому к ним стоит относиться осторожно и скептически. Так как зачастую эти модели построены на изначально не верных предпосылках. Например, на идее того, что рынок эффективен, люди рациональны, и что рынок всегда учитывает все выходящие новости, либо строят свои прогнозы на основе прошлых исторических участков, что зачастую также является заблуждением.
Несостоятельность таких математических моделей показывает каждый последующий кризис, который полностью разрушает такие модели на корню и перечеркивает все задуманные планы. Например, кризисы 1929 года, 1987, 2000, 2008. Каждый раз практически все официально признанные математические теории и модели, которые должны были спрогнозировать и дать понимание куда движется рынок, феерично ломались.
Кроме того, стоить отметить то, что такие математические модели очень дорогие в использовании. Так как требуют для своего использования мощную инфраструктуру, которую поддерживает большое количество аналитиков. Причем количество аналитиков в таких структурах вовсе не означает качество их работы. Подобные математические модели могут позволить себе лишь очень большие компании или инвестиционные фонды с крупным капиталом. И зачастую математический прогноз в таких компаниях сводиться лишь к искусству лоббирования своих собственных коммерческих интересов.
Из вышесказанного может сложиться впечатление, что компаниям и людям в принципе невозможно сделать расчёт будущего движения рынка и тем более наступление кризиса. И что математика, возможно, вообще не нужна при прогнозировании движения рынков. Но это не так.
Также отмечу, что при прогнозировании будущего, постановке целей и оценке самого себя или своей компании люди склонны завышать свои возможности и способности. Зачастую оптимизм бывает сознательным – мы знаем, что вероятность успешного исхода крайне мала, но полагаем, что к нам это не относится. В декабре 2017 года было опубликовано исследование «States of Stаrtups», которое охватило 869 респондентов. Результатом явилось то, что 42% стартапов уверены, что имеют всё необходимое, чтобы стать компанией стоимостью миллиард долларов, но реальные шансы достичь такой капитализации составляют всего лишь 0,00006%.
Такая уверенность в себе породила гипотезу рациональных ожиданий – источник веры в то, что человек сможет измерить уровень риска всех возможных экономических явлений. Ныне эта гипотеза основополагающая и на ней строится большинство прогнозов. Она предполагает, что будущее в принципе познаваемо. И утверждает также, что данных о будущем достаточно, чтобы решения всех участников рынка были в среднем верными. А это полностью исключает возможность больших кризисов, кроме тех случаев, когда происходят неожиданные события – те, которые не случались прежде и потому не могут быть частью чьих-либо знаний, но такие события весьма редки. И под эту гипотезу подведена вся мощь эконометрики как метода использования прошлых статистических данных для прогнозирования будущих событий.
Формально гипотеза рациональных ожиданий утверждает, что ожидаемая величина любой переменной (например, цена акции или темп инфляции) равна величине, предсказанной с помощью прогнозных моделей с поправкой на случайную погрешность. Но за этой погрешностью зачастую аналитики скрывают свою некомпетентность.
В результате исследований проектов железнодорожного строительства за 30 лет выяснилось, что более чем в 90% случаев прогноз пассажиропотока завышался в среднем в два раза. А стоимость проекта превосходила плановую почти на 50%. При этом свидетельств нереалистичного планирования было множество, но менеджеры предпочитали их игнорировать. Этим обстоятельством часто пользуются компании-поставщики B2B (бизнес для бизнеса). Сперва занижают стоимость, чтобы выиграть тендер, а после дополнительными соглашения добивают заказчика по тем моментам, которые тот выпустил из виду при оптимистичном планировании.
За всеми вышеперечисленными расчетами стоят два предположения. Первое состоит в том, что рациональные индивиды, формируя свои ожидания, используют всю доступную им информацию. Под этим понимается, что они ведут себя в соответствии с моделями, прогнозирующими их будущие действия. И возможность непредсказуемых потрясений означает, что их поведение будет соответствовать расчетной модели лишь в среднем. Люди всегда будут допускать ошибки, но если они совершаются независимо от информации, доступной всем, и к тому же не зависят одна от другой, то нет причин думать, что эти ошибки приведут к смещению общего тренда в ту или иную сторону. Единственный возможный источник односторонней интерпретации фактов лежит в самой модели.
Второе предположение гласит, что Вселенная стабильна (линейна) во времени. Взятые вместе, оба предположения задают уровень информированности и предсказуемости, достаточный, чтобы ваши математические ожидания оказались в среднем верными. Для изменения ожиданий никаких оснований нет. Если вы думаете, что в дальнейшем ваши ожидания изменятся, значит, вы их уже изменили и поэтому в будущем их не измените. Например, текущая цена акций зависит от сегодняшних ожиданий относительно того, какой эта цена будет в будущем.
Прогнозировать можно практически всё. Продажи, денежные потоки, результат встречи, выбор потребителя, температуру воздуха, осадки. Хорошим прогноз считается если он сбывается с хорошей приемлемой точность. Под точностью прогнозы в компаниях представляют зачастую не в виде конкретной цифры, а в определённом диапазоне, то есть с погрешностью. И приемлемой точностью считается если прогноз попал в этот диапазон.
В компаниях, чтобы уменьшить ошибку при прогнозировании делают прогноз по среднему. Такой метод использует плановый отдел, когда вообще не знает о влияющих факторах. К примеру, как заложить сумму незапланированных расходов на будущий год? Для этого берут предыдущие периоды и выводят среднее значение, которое и закладывают на будущие незапланированные расходы.
Когда у аналитиков компании нет каких-либо показателей по рынку, то существует два варианта их получить – либо заказать дорогостоящие исследования, либо использовать так называемый метод Ферми. Этот метод служит для приблизительных расчётов «чего угодно» при минимальных начальных знаниях. Поэтому практически всегда прогнозисты используют именно его.
Суть метода Ферми состоит в том, чтобы за очень короткое время провести быстрые приблизительные расчёты, не имея при этом никаких точных данных. Существует история о том, как Ферми рассказывал своим студентам об определении числа настройщиков пианино в Чикаго. Как можно определить количество данных настройщиков? Студенты начинали с того, что у них не было никаких данных для расчета количества настройщиков пианино в Чикаго. Конечно, можно было просто пересчитать всех настройщиков, прочитав объявления или узнать в каком-нибудь агентстве, выдающем лицензии на такие услуги. Но Ферми предложил своим студентам решать задачи тогда, когда проверить результат будет не так просто. Его целью было продемонстрировать, что они всё-таки знают что-то об искомой величине.
Для начала он просил определить другие значения, имеющие отношение к пианино и настройщикам показатели – тоже неизвестные, но более простые для оценки. Это были численность населения Чикаго (в 1930-1950-х годах составляла более 3 млн. человек), среднее число человек в одной семье (два или три), процент семей, регулярно пользующихся услугами настройщиков пианино (максимально каждая десятая, минимально каждая тридцатая семья), требуемая частота настройки (в среднем, вероятно, не менее раза в год), число пианино, настраиваемых настройщиком в день (четыре или пять инструментов с учетом затрат времени на дорогу), а также число рабочих дней настройщика в году (скажем, 250).
Затем Ферми брал эти данные и высчитывал по следующей формуле:
Число настройщиков пианино в Чикаго = (Численность населения/Число членов одной семьи) х Процент семей, пользующихся услугами настройщиков х Число настроек в году/ (Число пианино, настраиваемых одним настройщиком за день х Число рабочих дней в году).
В зависимости от цифр, подставляемых в это уравнение, получался ответ в интервале от 20 до 200. Когда эту цифру сравнивали с реальной, которую можно было узнать из телефонного справочника, она была ближе к реальной, чем думали студенты. Правильный ответ составлял примерно 50 человек.
Полученный интервал значений выглядит слишком широким. Но в его защиту приводят то, что он даёт хоть какое-то значение в сравнении его с изначальной позицией, которую занимали студенты «неужели это вообще можно определить?»
Данный метод позволял производившим расчёты людям понять, откуда берётся неопределённость. Какие переменные характеризовались наибольшей неопределённостью – процент семей, регулярно пользующихся услугами настройщиков пианино, частота настроек, число инструментов, которые можно настроить за день, или что-то ещё? Самый крупный источник неопределённости указывал на то, какие измерения позволят максимально снизить её.
Поиск ответа на «вопрос Ферми» не предполагает проведения новых наблюдений и поэтому не может считаться измерением. Это скорее оценка того, что вам уже известно о проблеме, это способ позволяющий несколько приблизиться к цели.
Этот способ является основополагающим для маркетологов и различных прогнозистов. Если они не владеют знаниями по определённому вопросу, то они задают себе вопрос: что же всё-таки известно о проблеме? И затем оценивают имеющуюся количественную информацию о предметах, которые выглядят для них неизменяемыми. Логика действий при использовании метода Ферми заключается в следующем утверждении: вы многое не знаете, но что-то же вы всё-таки знаете.
Существенным недостатком этого метода является критерий отбора. Разбежность значений у каждого человека будет очень большой. Величина, которая для одного человека кажется похожей на правду и приемлемой для другого может быть в десятки раз больше. А если этот расчет проводится в команде из нескольких людей, то это предполагает высокую конфликтность между участниками со всеми вытекающими последствиями в будущем.
Если же влияющие факторы известны аналитикам, то самым используемым методом для прогнозирования является регрессионный анализ. Он учитывает для будущего прогноза множество факторов, таких как: тренд, сезонность, ёмкость рынка, активность конкурентов и прочее. Но даже при таком подходе важным недостатком является то, что прогноз формируется на основе статических моделей. А из этого в последствии всплывает множество факторов, дающих погрешность в прогнозе. Аналитики при этом, чтобы подстраховать себя, заранее предупреждают, что статическая модель не будет корректной, а поэтому необходимы будут ручные корректировки. И затем начинают постоянно править свой же прогноз до периода его окончания. Тем самым фактически расписываясь в изначальной неправильности собственного прогноза. Руководству компании в этом случае приходится принять определённое допускаемое значение отклонения от прогноза, которое закладывает аналитик изначально.
Ошибки прогноза и последующие правки очень дорого обходятся компаниям и порождают высокую конфликтность в компании. Допустим, в производственной компании, спрогнозировали количественный показатель продаж, и далее под него подключается уже вся цепочка компании – на его основе составляется план закупок и план производства. Эти планы формируют затратную часть расходов на осуществление заданного плана продаж и исходя из них строятся планы с целевыми показателями для подразделений. А на их основе уже рассчитываются и оцениваются показатели эффективности (КРI) того или иного подразделения или сотрудника.
План продаж формирует прогноз доходов и из разницы дохода и затратной части формируется прогноз финансовых результатов, прибыли. Далее на основании этого формируется итоговое бюджетирование.
Как видим, вся будущая деятельность компании привязана к прогнозу. А если прогноз ошибочный, то в последующем возможна реализация нескольких негативных вариантов развития событий. Перечислю пару таких вариантов:
– избыточное затоваривание складов, что приводит к физической невозможности хранения новых поставок, нехватки денежной наличности на оборотные средства, закупку материалов или товаров из-за чего в дальнейшем возможен сбыт с большими скидками, и как следствие потерянная выручка;
– постоянная актуализация плана производства приводит к нарушению ритмичности работы и неплановым простоям производства, из чего следует снижение производительности, которые впоследствии приводят к плохим результатам по целевым показателям, к сверхурочным работам, срочным заказам дополнительных материалов и товаров по невыгодным ценам.
Перечисленные возможные события приводят в конечном итоге к росту расходов, лишении премий и бонусов сотрудников, демотивации персонала и как следствие высокой конфликтности между сотрудниками в компании.
Цена ошибки в прогнозе для компании очень высока. Ошибка в прогнозе лишь на 1% вызывает рост оборотных средств на 2% и падение выручки минимум на 5% и, очевидно, что с увеличением ошибки – возрастает в разы. Поэтому плановый отдел, чтобы себя обезопасить, делает прогнозы в заниженную сторону. Такие планы, чтобы их выполнили наверняка. Так как перевыполнение плана для сотрудников компании зачастую лучше, чем его недовыполнение.
Аналогично поступают и остальные подразделения – чтобы снять с себя ответственность стараются занизить план до такого значения, которое они точно смогут выполнить.
А если изначально был дан завышенный прогноз по продажам, то в случае невыполнения, отдел планирования попытается списать свой промах на другие подразделения в компании, например на отдел продаж.
В большинстве компаний применяется статический прогноз, то есть без учёта влияния окружающих факторов. А такой прогноз по среднему, сформированный по прошлым периодам имеет ряд существенных недостатков и весьма опасен для компании. Если провести аналогию, то это аналогично езде по дороге на автомобиле с закрашенным чёрной краской лобовым стеклом. И при этом для управления транспортным средством использовать зеркала заднего вида и на основе увиденного предполагать, что такой дорога будет и в будущем. Естественно, при таком управлении автомобиль улетит в кювет на первом же повороте. Такая вот краткая иллюстрация построения прогнозов в большинстве компаний. Поэтому множество компаний банкротятся при первом же ощутимом сотрясении, не вписываясь в поворот.
Причиной этого служит то, что жизнь не статична, а динамична. И всегда происходит множество процессов – дважды в одну реку не войдешь. Этим объясняется несостоятельность теории игр и метода Ферми, как инструмента для прогнозирования. Теория игр и вообще общественные науки очень сильны лишь задним числом. Прогнозы необходимо строить с учётом окружающей среды и происходящих в ней процессов.
Водитель управляющий автомобилем крайне редко снимает обе руки с руля. И то делает это исключительно для проверки – как долго машина способна ехать по прямой без управления. Обычно недолго, всего несколько секунд. Так как даже при движении по прямой необходимо постоянно, понемногу, корректировать курс. Аналогично и в деятельности компании ничего и никогда не идёт чётко по плану. Условия, в которых запускали проект, конечно, важны. Но гораздо важнее постоянная адаптация к изменяющемуся миру.
Сейчас часто можно услышать о гибком планировании. И принято считать, что гибкое планирование это как раз про планирование в условиях кризиса. При этом постоянно перестраивают и вносят свои коррективы в первоначальный план, так как рынок динамично меняется и прогнозистам приходится часто сверяться с картой местности. И это сказывается на производственной стратегии.
Производственная стратегия – это принятая в компании долгосрочная программа действий, связанная с созданием продукции, выводом её на рынок и реализацией. Сама компания, при этом выступает объектом стратегии. Предметом являются отношения организационного, управленческого и технического характера. Большинство бизнесменов считают, что развитие производственной стратегии должно протекать в согласовании с общей стратегии компании. И при этом сама стратегия требует больших временных затрат, ресурсных и трудовых ресурсов, что делает её не только затратной, но и неповоротливой, так как компания уже не может себе позволить часто менять саму стратегию, а лишь незначительно корректировать. Компания теряет гибкость. И зачастую компании считают, что важнее быть гибким и идти в русле событий, чем пытаться всеми силами держаться своей стратегии.
Самый распространенный метод гибкого планирования, который при этом используют это так называемое сценарное прогнозирование. Суть его в том, чтобы увидеть связь между управленческой деятельностью и необходимостью принятия решений в рамках альтернативных вариантов и связанных с этим выбором рисков. Таким образом аналитики полностью снимают с себя ответственность за свой прогноз и перекладывают её на менеджмент компании, предоставляя всевозможные варианты развития дальнейших событий.
В теории сценарный метод применяется для анализа редких и уникальных событий, не имеющих репрезентативной статистики. При этом используется прогнозный метод развития событий с целью определения их последствий. Но на практике сценарный метод – это метод приспособления или компромисса с внешними условиями.
Эксперты по прогнозированию при таком методе рекомендуют выделить рыночные тренды и расписать 3-4 сценария развития событий. Обосновывая это тем, что хоть при этом и существует разброс трендов, но сохраняется фокусировка на главных пунктах. Обычно составляют благоприятный, негативный и реалистичный сценарий. И под эти сценарии обозначают варианты своих среднесрочных целей. А по мере приближения к ним вносят в план необходимые корректировки.
Но предоставленный большой выбор вариантов лишь перегружает топ менеджмент компании информацией и сбивает с толку. В средние века самоубийц и «вампиров» хоронили на перекрёстках дорог. Согласно поверью, существовавшему тогда в ряде регионов Европы, нежить, выкопавшись из земли, начнёт размышлять – куда бы ей пойти. И раздумывая над возможными вариантами не заметит наступления рассвета и будет уничтожена. Широкий выбор только на первый взгляд кажется благом.
Людям проще работать со сгруппированной информацией. И оптимальное число объектов для сравнения – два. А согласно исследованию Пола Натта, топ-менеджеры, принимая решение, в 70% случаев рассматривают лишь одну альтернативу.
Необходимость выбора тяготит нас не просто так. Принимать решения чаще всего приходится, когда мы оказываемся уже в затруднительном положении, когда у нас неприятности и необходимо найти выход. Идеального решения не существует поэтому вовремя останавливайтесь в своих попытках всё просчитать, спрогнозировать и расписать возможные сценарии. Важно быть реалистичным и аккуратным, определяя варианты, и не делать этого безосновательно.
А попав в затруднительное положение необходимо осознать, что даже проблемы – это не всегда плохо, особенно если отнестись к ним творчески и спросить себя: Какую пользу можно из этого извлечь и какие возможности передо мной открываются?
* * *
После обвала валют ЕМ (развивающихся рынков) в 2014 году началась коррекция, в рамках которой валюты ЕМ стабилизировались и даже отыграли часть потерь. Это длилось до 2018 года.
Следующим этапом после количественного смягчения QE была запущена программа по сокращению баланса, количественное ужесточение (от английского quantitative tightening, сокращённо QT) в октябре 2017 года.
Но перед тем, как я объясню значение программы QT я опишу ситуацию, которая сложилась на рынках в 2018 году. И объясню куда пошли ранее «напечатанные» деньги.
К осени 2018 года отношение корпоративного долга США к ВВП достигло критических значений, которых не бывало до этого в истории. Американские корпорации никогда ещё не были так закредитованы. Вместе с тем качество долга также критически снижалось. И в 2018 году около 50% облигаций были всего на одну ступень выше так называемого «мусорного» рейтинга. То есть одно понижение рейтинга и такая облигация становится «мусорной» (рейтинги облигаций ниже BBB- считаются опасными для инвестирования и в просторечии называются «мусорными» junk bonds). Самыми крупными держателями/инвесторами являются пенсионные фонды и страховые компании. А при понижении они уже не смогут держать у себя бумаги такого качества. Банки при этом уже не имели больше собственных позиций и не могли предоставлять вторичную ликвидность, как это было до 2008 года, например.
30% облигаций были с рейтингом ВВВ несмотря на свой инвестиционный рейтинг ВВВ имели долг выше, чем в среднем у совокупности "мусорных" облигаций! А 30% от ВВВ тогда составляло 1 триллион долларов. Все "мусорные" облигации – составляли 1,2 трлн долларов. Можно было представить, что будет происходить с ценами на "мусорные" облигации, если их объём продолжит увеличиваться.
Ситуация усугублялась также тем, что помимо облигаций с рейтингом ВВВ остальные более высокие рейтинги зачастую не имели оснований для своих высоких рейтингов и по факту были гораздо ниже объявленных. Например, у Lehman Brothers за несколько дней до банкротства был кредитный рейтинг «A» – это довольно солидный рейтинг.
Почему же так происходит? Связано это с тем, что рейтинговые агентства, несмотря на свою декларируемую независимость имеют свои интересы используя своё влияние. Как это происходит.
